❞ Mysql 单表适合的最大数据量是多少？...我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量，自然不是说能够存储的最大数据量，如果是说能够存储的最大量，那么，如果你使用自增 ID，最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了，这是按自增 ID 的数据类型...这样数据量将更小。 拆分 分而治之——没有什么问题不能通过拆分一次来解决，不行就拆多次。 Mysql 单表存储的数据量有限。一个解决大数据量存储的办法就是分库分表。...「一般代理方式分为如下两种：」 进程内代理 进程内代理即将代理层嵌入到业务服务内部，拦截 sql 请求并做相应的处理。这样的好处是简单，但是侵入性大，且不够灵活。 ?...本地事务的定义就是一系列相关的数据库操作完成后要满足 ACID 四大特性，而分布式事务就是将同一进程的操作放到不同的微服务进程中，即不同微服务应用进程的数据库操作满足事务要求，或者对不同数据库的一系列操作需满足事务要求
本文链接：https://ligang.blog.csdn.net/article/details/80455216 在echarts图表展示时，会遇到数据量差距过大的情况，出现这种情况后，过小的数据往往会影响交互...仔细查看，会发现上图中Mon的数据为1，但是渲染出来的为0。究其原因，是因为log轴的问题~ ? 通过数学图例可知，我们不能指定logBase为1。...关于存在数据为0的情况，Math.log(0)为 -Infinity，官方Issue中给出的建议是修改为一个很小的数字，比如0.01 Issue3161 综上所述，我们不能使用log轴处理，只能使用value...'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }, 问题：x轴获取的数据和触发item获取的数据对象不一致，如果需要下钻传递参数可能存在问题。...问题：和原有的tooltip功能冲突，需要有一定的取舍。
在echarts图表展示时，会遇到数据量差距过大的情况，出现这种情况后，过小的数据往往会影响交互（比如，点击事件等） option = { xAxis: { type: '...Issue#6767 仔细查看，会发现上图中Mon的数据为1，但是渲染出来的为0。究其原因，是因为log轴的问题~ 通过数学图例可知，我们不能指定logBase为1。...关于存在数据为0的情况，Math.log(0)为 -Infinity，官方Issue中给出的建议是修改为一个很小的数字，比如0.01 Issue3161 综上所述，我们不能使用log轴处理，只能使用value...'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }, 问题：x轴获取的数据和触发item获取的数据对象不一致，如果需要下钻传递参数可能存在问题。...问题：和原有的tooltip功能冲突，需要有一定的取舍。
最近我在思考实时数仓问题的时候，想到了巨量的redis的存储的问题，然后翻阅到这篇文章，与各位分享 一 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求，DMP需要管理非常多的第三方id数据，其中包括各媒体cookie...在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难，然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询。...经过实际测试，对于上述数据，常规存储超过五十亿的kv记录就需要1T多的内存，如果需要做高可用多副本那带来的消耗是巨大的，另外kv的长短不齐也会带来很多内存碎片，这就需要超大规模的存储方案来解决上述问题。...再加上大量指针本身是长整型，所以内存存储的膨胀十分可观。先来谈谈如何把key的个数减少。 大家先来了解一种存储结构。我们期望将key1=>value1存储在redis中，那么可以按照如下过程去存储。...而value只存储age、gender、geo的编码，用三个字节去存储。
最近我在思考实时数仓问题的时候，想到了巨量的redis的存储的问题，然后翻阅到这篇文章，与各位分享。...在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难，然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询。...经过实际测试，对于上述数据，常规存储超过五十亿的kv记录就需要1T多的内存，如果需要做高可用多副本那带来的消耗是巨大的，另外kv的长短不齐也会带来很多内存碎片，这就需要超大规模的存储方案来解决上述问题。...再加上大量指针本身是长整型，所以内存存储的膨胀十分可观。先来谈谈如何把key的个数减少。 大家先来了解一种存储结构。我们期望将key1=>value1存储在redis中，那么可以按照如下过程去存储。...而value只存储age、gender、geo的编码，用三个字节去存储。
前言前阵子项目因业务需要，要对接兄弟部门的用户数据，因为兄弟部门并不提供增量用户数据接口，每次只能从兄弟部门那边同步全量用户数据。全量的用户数据大概有几万条。...因为是全量数据，因此我们这边要做数据比对（注： 用户username是唯一），如果同步过来的数据，我们这边没有，就要做插入操作，如果我们这边已经有，就要做更新操作。...本文就来聊聊当数据量相对大时，如何进行对比比对逻辑因用户username是唯一的，因此我们可以利用用户username来进行比对匹配比对实现1、方案一：两层嵌套循环比对即： 将接口的全量数据和我们数据库的全量数据进行循环比对示例...addUsers.add(user); } } }用这种方法，我在测试环境压了30万条数据，比对耗时350毫秒左右总结这三种方案，两层循环效率是最低，而且随着数据量增大会有...OOM的风险。
公司在高速发展中，总会遇到各种各样的网络问题，今天笔者和大家分享一个“公司网站存储需求”的实际案例。...案例背景 客户公司网站的存储需求越来越大，已有NAS存储服务器的空间不能满足业务日趋增长的需求，此时网站面临如下问题： 网站存储扩容需要另行申请采购和做规划采购，需要一定周期才能使用，无法解决燃眉之急...； 网站的视频资源访问速度慢； 已有存储NAS存储使用时间长，硬盘开始不定期损坏。...产品推介 互联通对象存储服务是互联通为客户提供的一种海量、弹性、高可靠、高性价比的对象存储产品，它提供了基于Web门户和基于REST接口两种访问方式，同时提供专门针对非结构化数据的海量存储形态、通过标准的服务接口...在这个比喻中，一个存储对象的唯一标识符就代表顾客的收据。”用户使用互联通对象存储服务后可以在任何地方通过互联网对数据进行管理和访问，不再受到地域或其它限制。
需求：最近由于操作设置本机电脑组策略禁用可移动存储设备后，恢复不了 USB大容量存储设备禁用后恢复不了问题解决方案： 1：网上一大群所谓的知识分支提供了几乎拷贝的一致的答案：注册策略恢复设置...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
存储协议目前主流的有三种，AHCI、NVMe、SCSI。...此规范主要是为基于闪存的存储设备提供一个低延时、内部并发化的原生界面规范，也为现代CPU、计算机平台及相关应用提供原生存储并发化的支持，令主机硬件和软件可以充分利用固态存储设备的并行化存储能力。...这极大地简化了存储结构，消除了对日益繁琐的 IT 环境的需求，从而减轻了 IT 人员的负担。 2.更好的性能和可靠性：iSCSI SAN 消除了传统上由服务器磁盘执行的繁重数据存储工作。...；HBlock是纯软件的绿色存储控制器，可以将商用服务器及其内部的硬盘驱动器（HDDs）和固态驱动器（SSDs）转换成高性能的虚拟存储阵列。...存储资源盘活系统特别适用于边缘计算、混合云存储、次级存储(备份/视频监控)、提升硬件利用率等场景。如果部署在可靠的硬件环境中，还可以承载企业的重要工作负载。
据飞象网，12月25日消息，在近日的“2017全球存储大会”上，中国信息通信研究院副院长王志勤表示，互联网＋、大数据等战略规划，给存储行业的发展带来了良好的机遇。...中国信息通信研究院副院长 王志勤 面对新趋势，传统的存储架构已经难以满足整体需求的变化，各行业的新业务和IT信息系统都面临着数据爆发所带来的各种挑战。 作为数据存储和交换的承载实体，存储设备首当其冲。...这就要求存储资源具有良好的弹性扩展能力，以消除单节点存储能力的瓶颈，保持节点的可扩展性。” 第二是异构存储资源的整合。目前，异构存储资源的整合还存在着一些发展瓶颈。...当前的数据中心大量来自不同厂家的异构存储设备，这些设备的存储空间大多呈现孤立状态，不能形成统一存储资源池，即无法进行统一管理，因此，在一定程度上造成了资源的浪费，提高了运营管理的复杂性。...“如何把这些异构存储资源形成统一的资源池供应用调用，是当前数据中心面临的一大问题，”王志勤称。 第三个挑战是智能化资源管理的需求不断增长。
基本概念 cookie cookie 是小甜饼的意思。顾名思义，cookie 确实非常小，它的大小限制为4KB左右。...它的主要用途有保存登录信息，比如你登录某个网站市场可以看到“记住密码”，这通常就是通过在 Cookie 中存入一段辨别用户身份的数据来实现的。...原生api：document.cookie cookie操作库： js-cookie localStroge localStorage 是 HTML5 新加入的技术，它提供持久化、空间大的浏览器存储空间...做过后端开发的同学应该知道 Session 这个词的意思，直译过来是“会话”。而 sessionStorage 是一个前端的概念，它只是可以将一部分数据在当前会话中保存下来，刷新页面数据依旧存在。...但当页面关闭后，sessionStorage 中的数据就会被清空。
除非发生在传说中的“通用型”云产品上，否则必须基于你的特定用例的迁移计划。 IoT最佳存储系统 由于对象存储的无限扩展架构和持久的性质，它非常适合处理通过IoT文件积累的PB级的非结构化数据。...对于云的主要选择，对象存储可以用于私有、公有和混合云平台。 通过在每个文件中提供广泛的元数据，对象存储可以筛选大量非结构化数据，却不会让你感到苦恼。 ...通过将被动数据迁移到较低的存储层，混合云平台可以清理急需的存储空间，否则可能会被很少访问的数据浪费。...只发对EFSS有需求，这一市场消失的机率就会很小。 对象存储网关可能不适用数据迁移 简化数据向对象存储的迁移，网关看起是一种方法，但它却不是最好的方法。...尽管网关可以在数据迁移中减少存储的消费，但实际上，相比于其它的数据迁移项目，它的步骤没有那么少。使用标准文件或块接口，对象存储网关仍然需要32到34个人工步骤来迁移文件和存储块。
仔细分析这些费用将有助于回答一个与许多企业有关的问题：“云存储的成本是多少？。” 通过云迁移清单，人们可以估计从传统的内部部署数据中心的存储库迁移到云端的成本。...每月存储的定价 云存储的价格通常取决于组织每月需要的千兆字节数。...此外，一些供应商以较低的冗余或归档的方式提供冗余存储库，而归档的方式收费最少。 ...大量数据的传输需要相当大的带宽，这就是为什么大多数供应商以付费方式提供这种服务的原因。 最重要的是，这个过程的费用并不低。取决于服务提供商，可能从几百美元到几千美元不等。 ...（5）专业厂商协助 在大多数情况下，云存储成本分析需要专门领域的专业知识，否则组织可能会忽视一些虽小却重要的情况。 根据实际情况，组织可能会增加一大笔费用，并提高了数据迁移的总成本。
根据IBM最新财报显示，由于对System z15大型机的强劲需求，带动了IBM DS8900存储阵列的销售，使得2020年IBM第一季度存储收入增长良好。...2019年9月，IBM正式对外推出了z15大型机，其收入影响在2019年最后一个季度中开始显现。...在存储软件方面，随着2019年7月对Red Hat的收购，IBM目前拥有两个存储软件产品组合：Spectrum系列和Red Hat的四个存储产品（OpenShift container storage、...，但是左右IBM存储业务的依然是其服务器业务，近年来随着服务器业务逐渐下滑，IBM存储业务会陷入一个有趣的现象，一旦有服务器硬件新品发布，IBM存储业务线往往后在之后的两个季度反弹一下，但是很难持续。...实话实说，IBM存储的未来其实在存储软件，IBM传统存储的用户群其实还是那些采购大小机的用户，收购完Red Hat之后，Red Had的存储其实是有非常广泛的新用户基础，这其实是对IBM 存储业务的最大价值所在
然而，企业应确保与向云端存储迁移相关的支出不会超过这项技术所带来的潜在价值。 仔细分析这些费用将有助于回答一个与许多企业有关的问题：“云存储的成本是多少?。”...为了便于说明，采用亚马逊云存储定价作为一个例子，因为这个公共云提供商并不隐瞒其价格。 每月存储的定价 云存储的价格通常取决于组织每月需要的千兆字节数。...(2)交易费用 根据不同的供应商的情况，还可能收取各种基于REST的存储请求(即交易)，例如： •获取 •删除 •列表 •传输 •其他 亚马逊S3是将业务纳入云存储成本的供应商之一。...大量数据的传输需要相当大的带宽，这就是为什么大多数供应商以付费方式提供这种服务的原因。 最重要的是，这个过程的费用并不低。取决于服务提供商，可能从几百美元到几千美元不等。...(5)专业厂商协助 在大多数情况下，云存储成本分析需要专门领域的专业知识，否则组织可能会忽视一些虽小却重要的情况。 根据实际情况，组织可能会增加一大笔费用，并提高了数据迁移的总成本。
和算力相关的讨论已经有很多，以至于英伟达的市值在2023年翻了两番。同样不应小觑的还有数据，除了数据量的爆炸性增长，数据的读取、写入、传输等基础性能，开始遇到越来越多的新挑战。...大模型训练的效率要达到极致，减少不必要的浪费，必须在数据上下功夫，准确地说，必须要在数据存储性能上进行创新。...03 数据存储进入到“大模型时代”某种程度上说，大模型训练催生的数据存储性能要求，不过是文件存储系统加速演变的一个侧面。...直到今天，文件存储的需求仍在不断更新，文件系统的创新也在持续发生，就像大模型训练需求所折射出的演进方向。...无可否认的是，大模型正在从前台的“火热”，转向整个产业链条的协同驱动，数据存储正是其中的关键一环。
与数据相伴相生的存储器，在大模型的推动下，也正迎来一次技术革命和市场跃迁。...一、大模型热潮下的数据：总量大、种类杂、多噪音 肇始于数据大爆炸，当前的数据量正在极速增长，从TB到PB再到惊人的ZB，如何存储海量的数据，是诸多数据中心、企业必须要解决的问题。...另一方面，以大模型为代表的多模态AI，数据结构、类型远比单模态AI复杂，数据量也更加庞大。 两大趋势相互叠加，市场对于存储的增量需求呼之欲出。...站在微观角度，企业研发大模型要经过以下几个阶段：数据归集、数据预处理、模型训练、推理应用，每个阶段都离不开存储。 在数据归集阶段，大模型所需要的数据量大且种类繁多。...首先，XPU调动的是所有数据，这些数据存在噪音，会影响训练效果；其次，XPU在调用、放回数据时，会增加能耗及时间；最后，由于数据量过于庞大，单靠内存远远不够，因此必须加载外存的方式来存储数据，那么数据在流转时
百分之五十五的受访者认为这是三大因素之一，远远超过了整合云服务的需求。ESG高级分析师Scott Sinclair在接受采访时表示，组织一直在处理数据快速增长的问题，但正在接近临界点。...9%的受访者表示，他们主动管理的数据超过1 PB的存储。 在存储上的投入 ?...其中有超过一半的受访者表示计划在2018年增加存储方面的支出，其中22%的受访者表示他们的存储预算将增长超过10%，38%的受访者预测他们的存储预算将保持平衡。...调查发现，企业对存储虚拟化或称为软件定义存储的兴趣越来越大：38％的人表示部分或全部存储是软件定义的，而31％的受访者计划在未来的12个月内实施新兴技术或正在研究，企业看到了一般的数据库和备份领域很多SDS...云存储 ? 研究表明，云计算已经成为企业存储战略的核心部分。很多公司使用云存储服务的广泛用途，包括备份和恢复的方式，随后归档。只有18%的受访者表示他们不使用云存储服务。
会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储在大模型领域中的解决方案等三个角度出发，阐述存储系统在大模型浪潮中可以做的事情。...数据湖存储可以帮助企业一站式解决数据采集、清洗、训练和消费等环节的存储需求，有效降低存储成本，提升数据使用效率，为大模型的训练和应用提供更好的支持。...同时在OpenAI的研究中，研究人员也发现：在使用相同数量的计算资源进行训练时，更大的模型可以在更少的更新次数后达到最优的性能；模型性能随着训练数据量、模型参数规模的增加呈现幂律增长趋势。...大模型对存储系统的挑战 回顾GPT3的论文可以发现，大模型的整体框架中包括了数据的采集、清洗、预训练、微调、推理等多个阶段。...真实用于训练用的数据量只有几十TB级，但原始数据集规模却异常庞大，可以达到PB级。数据清洗环节需要支持高效、可靠地将原始数据清洗成训练所需的产出。 数据训练环节。
Android数据存储实现的5大方式 数据存储在开发中是使用最频繁的，在这里主要介绍Android平台中实现数据存储的5种方式，更加系统详细的介绍了5种存储的方法和异同。...它的本质是基于XML文件存储key-value键值对数据，通常用来存储一些简单的配置信息。 其存储位置在/data/data//shared_prefs目录下。...所以不论SharedPreferences的数据存储操作是如何简单，它也只能是存储方式的一种补充，而无法完全替代如SQLite数据库这样的其他数据存储方式。...外界根本看不到，也不用看到这个应用暴露的数据在应用当中是如何存储的，或者是用数据库存储还是用文件存储，还是通过网上获得，这些一切都不重要，重要的是外界可以通过这一套标准及统一的接口和程序里的数据打交道，...第五种： 网络存储数据 前面介绍的几种存储都是将数据存储在本地设备上，除此之外，还有一种存储（获取）数据的方式，通过网络来实现数据的存储和获取。
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